🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/tokenization_utils_base.py at v4.37.2 · huggingface/transformers
**kwargs — 传递给 from_pretrained()和~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizer.from_pretrained的其他关键字参数。 实例化与预训练模型相关联的处理器。 这个类方法只是调用特征提取器 from_pretrained()、图像处理器 ImageProcessingMixin 和分词器~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizer.from_pretrained方法...
Dict,Optional,Tuple,Union# 导入类型提示from.dynamic_module_utilsimportcustom_object_save# 从动态模块工具导入自定义对象保存函数from.tokenization_utils_baseimportPreTrainedTokenizerBase# 从基础标记化工具导入预
**kwargs — 传递给 from_pretrained()和~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizer.from_pretrained的其他关键字参数。 实例化与预训练模型相关联的处理器。 这个类方法只是调用特征提取器的 from_pretrained()、图像处理器ImageProcessingMixin 和分词器~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizer.from_pretrained...
[transformers.tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizerBase] = None,model_init: Callable[transformers.modeling_utils.PreTrainedModel] = None,compute_metrics: Optional[Callable[transformers.trainer_utils.EvalPrediction,Dict]] = None,callbacks: Optional[List[transformers.trainer_callback.TrainerCallback]] =...
transformers.tokenization_utils_base.BatchEncoding 是Hugging Face 的 transformers 库中用于处理批量文本编码结果的一个核心类。下面是对其详细解答: 1. 基本功能 BatchEncoding 类主要用于封装 tokenizer 处理文本后生成的批量编码结果。这些编码结果通常包括输入 ID、注意力掩码、类型 ID 等,以便于后续的模型输入。 2...
"""fromtypingimportCallable,List,Optional,Unionfromurllib.parseimporturlparsefrom...feature_extraction_utilsimportBatchFeaturefrom...processing_utilsimportProcessorMixinfrom...tokenization_utils_baseimportBatchEncoding, PaddingStrategy, TextInput, TruncationStrategyfrom...utilsimportTensorType, is_torch_available...
utils_fast.py", line 257, in _convert_token_to_id_with_added_voc return self.unk_token_id File "/mnt/data/conda/envs/oasst/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1155, in unk_token_id return self.convert_tokens_to_ids(self.unk_token) File "/mnt...
根据第 1 篇Transformers 包模块设计,我们可以找到AutoTokenizer类定义在./models/auto/tokenization_auto.py模块中,我们可以走读from_pretrained方法执行流程: 第1 步:AutoTokenizer.from_pretrained解析tokenizer_config.json配置文件,获取tokenizer_class配置项,Qwen2.5 的配置文件中的值为Qwen2Tokenizer: ...
doc_tokens:经过 tokenization 后的 text orig_answer_text:text start_position:开始位置 end_position:结束位置 is_impossible:样本是否没有答案 其中is_impossible 是SQuAD v2才有的字段,read_squad_examples() 会判断数据集的版本,我们在运行 run_squad.py时,可以通过 --version_2_with_negative 参数设置 ...